Transformer机器翻译

Transformer是一种深度学习模型，用于机器翻译等自然语言处理任务。它采用了自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置的语义信息，取代了传统的循环神经网络（RNN）模型。Transformer模型由编码器和解码器组成，其中编码器将源语言句子编码成一个中间表示，解码器将中间表示转化为目标语言句子。

在Transformer模型中，编码器和解码器都由多层的自注意力模块和前馈神经网络模块组成。自注意力模块通过计算每个位置与其他位置之间的相对重要性，来实现对整个输入序列的建模。前馈神经网络模块则通过全连接层对每个位置的特征进行非线性变换。

训练Transformer模型时，通常使用一个大规模的平行语料库，通过最小化源语言句子与目标语言句子之间的差异来优化模型参数。训练完成后，可以将编码器部分用作特征提取器，或者用于其他自然语言处理任务。